数据开发利用
通过数据集成、数据挖掘和数据服务（目录服务、查询服务、浏览和下载服务、数据分发服务）、数据可视化、信息检索等技术手段， 帮助数据用户从数据资源中找到所需要的数据， 并将数据以一定的方式展现出来， 实现对数据的开发利用。
数据集成
1 、将驻留在不同数据源中的数据进行整合， 向用户提供统一的服务器托管网数据视图（一般称为全局模式） ， 使得用户能以透明的方式访问数据。
2 、数据集成的目标就是充分利用已有数据， 在尽量保持其自治性的前提下， 维护数据源整体上的一致性， 提高数据共享利用效率。
数据挖掘
1 、数据挖掘的目标是发现隐藏于数据之后的规律或数据间的关系， 从而服务于决策。
2 、数据挖掘常见的主要任务包括数据总结、关联分析、分类和预测、聚类分析和孤立点分析。
3 、数据挖掘流程一般包括确定分析对象、数据准备、数据挖掘、结果评估与结果应用五个阶段。
数据服务
数据服务主要包括数据目录服务、数据查询与浏览及下载服务、数据分发服务。
(1 ） 数据目录服务。数据目录服务就是用来快捷地发现和定位所需数据资源的一种检索服务， 是实现数据共享的重要基础功能服务之一。
( 2 ）数据查询与浏览及下载服务。数据查询、浏览和下载是网上数据共享服务的重要方式， 用户使用数据的方式有查询数据和下载数据两种。
( 3 ） 数据分发服务。数据分发是指数据的生产者通过各种方式将数据传送到用户的过程。分发服务的核心内容包括数据发布、数据发现、数据评价和数据获取。
数据可视化
1 、数据可视化主要运用计算机图形学和图像处理技术， 将数据转换成为图形或图像在屏幕上显示出来， 并能进行交互处理， 它涉及计算机图形学、图像处理、计算机辅助设计、计算机视觉及人机交互技术等多个领域， 是一门综合性的学科。
2 、由于所要展现数据的内容和角度不同， 可视化的表现方式也多种多样， 主要可分为七类： 一维数据服务器托管网可视化、二维数据可视化、三维数据可视化、多维数据可视化、时态数据可视化、层次数据可视化和网络数据可视化。
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